该备忘单提供了使用 R 语言的示例,涵盖 R 语言基础知识、控制流、类型、结构/类、运算符、函数方法等
访问帮助文件
?mean
# 获取特定功能的帮助
help.search('weighted mean')
# 在帮助文件中搜索单词或短语
help(package = 'dplyr')
# 查找软件包的帮助。
有关对象的更多信息
str(iris)
# 获取对象结构的摘要
class(iris)
# 查找对象所属的类
install.packages('dplyr')
# 从 CRAN 下载并安装软件包
install.packages(“BiocManager”)
library(BiocManager)
BiocManager::install("dplyr")
# 使用Bioconductor的BiocManager包下载并安装软件包
devtools::install_github("clusterProfiler")
# 直接从github中下载并安装软件包
library(dplyr)
# 将包加载到会话中,使所有其功能可供使用
dplyr::select
# 使用包中的特定函数
data(iris)
# 将内置数据集加载到环境中。
查找当前工作目录(其中找到输入并发送输出)
getwd()
更改当前工作目录
setwd(‘C://file/path’)
使用 RStudio 中的项目来设置工作目录到您正在使用的文件夹
x <- 10 # 使用箭头赋值
y = 20 # 或者直接使用等号赋值
numeric_var <- 3.14 # 数值型
character_var <- "hello" # 字符串
logical_var <- TRUE # 逻辑型
# 向量
numeric_vector <- c(1, 2, 3, 4)
character_vector <- c("apple", "orange", "banana")
# 列表
my_list <- list(name = "John", age = 30, city = "New York")
向量和操作
# 创建向量
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 计算向量的和
sum_result <- sum(numbers)
# 计算向量的平均值
mean_result <- mean(numbers)
my_df <- data.frame(name = c("John", "Alice"), age = c(30, 25))
# 创建数据框
student_data <- data.frame(
name = c("John", "Alice", "Bob"),
age = c(25, 23, 22),
grade = c("A", "B", "C")
)
# 显示数据框
print(student_data)
# 定义函数
add_numbers <- function(a, b) {
result <- a + b
return(result)
}
# 调用函数
sum_result <- add_numbers(10, 5)
if (x > 0) {
print("Positive")
} else {
print("Non-positive")
}
for (i in 1:5) {
print(i)
}
counter <- 1
while (counter <= 5) {
print(counter)
counter <- counter + 1
}
# 读取数据
my_data <- read.csv("data.csv")
# 输出数据
write.csv(my_data, "output.csv")
# 清空所有变量
rm(list = ls())
# 退出 R
q()
plot(x, y)
hist(data)
plot(x, y, type = "l")
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 5, 6, 7)
plot(x, y, main = "Scatter Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis")
data <- c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5)
hist(data, main = "Histogram", xlab = "Value", col = "lightblue")
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 5, 6, 7)
plot(x, y, type = "l", main = "Line Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis")
:- | - | - |
---|---|---|
c(2, 4, 6) | 2 4 6 | 将元素连接成向量 |
2:6 | 2 3 4 5 6 | 整数序列 |
seq(2, 3, by=0.5) | 2.0 2.5 3.0 | 复杂的序列 |
rep(1:2, times=3) | 1 2 1 2 1 2 | 重复向量 |
rep(1:2, each=3) | 1 1 1 2 2 2 | 重复向量的元素 |
:- | - |
---|---|
x[4] | 第四个元素 |
x[-4] | 除了第四个之外的所有 |
x[2:4] | 元素二到四 |
x[-(2:4)] | 除二到四之外的所有元素 |
x[c(1, 5)] | 元素一和元素五 |
:- | - |
---|---|
x[x == 10] | 等于 10 的元素 |
x[x < 0] | 所有元素小于零 |
x[x %in% c(1, 2, 5)] | 集合 1, 2, 5 中的元素 |
:- | - |
---|---|
x['apple'] | 名为“apple”的元素。 |
:- | - |
---|---|
sort(x) | 返回排序后的 x |
rev(x) | 返回 x 的反转 |
table(x) | 查看值的计数 |
unique(x) | 查看唯一值 |